文章和代码已经归档至【Github仓库：[链接] 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。图像预处理 transformstransforms运行机制torchvision：计算机视觉工具包torchvision.transforms常用的图像预处理方法，例如：数据中心化数据标准化缩放裁剪旋转翻转填充噪声添加灰度变换线性变换仿射变换亮度、饱和度...

《Operating System Concepts》学习第 52 天，p587-p596 总结，总计 10 页。一、技术总结1.Recovery(1)consistency checkingconsistency checking 工具：fsck。(2)log-structure file system(3)WAFL file system2.Veritas(1)Veritas file systemBoth NTFS and the Veritas file system use this method, and it is inclu...

[2024-25] COMP4436 AIoTThe Hong Kong Polytechnic University (PolyU) Assignment I Submission Deadline – 21 February 2025 Comparative Analysis of ML, DL and SNN Algorithms in AIoT ApplicationsObjective: The goal of this assignment is to implement and compare the performance of various machine learn...

作者 | Japson来源 | 木东居士 0x00 前言 在上一篇文章《机器学习的敲门砖：kNN算法（中）》中，我们借助kNN分类算法，学习了如下知识点： 将数据集划分为训练数据集和测试数据集，以此验证模型好坏。 在我们得到了分类结果之后，计算出accuracy分类精准度。 了解了超参数对模型的影响，并使用网格搜索算法搜索出最佳超...

计算图（有向图|数据流图）描述了张量数据（Tensor）的计算流程，负责维护和更新状态，一旦输入端的所有张量准备好，节点将被异步并行执行运算。

文章的自身特征: category_id表示这文章的类型， created_at_ts表示文章建立的时间， 这个关系着文章的时效性， words_count是文章的字数， 一般字数太长我们不太喜欢点击, 也不排除有人就喜欢读长文。

作为迁移学习中的常用技术，Fine-tuning（微调）已经成为了深度学习革命的重要部分。微调不需要针对新任务从头开始学习，只需要加载预训练模型的参数，然后利用新任务的数据进行一步训练模型即可。也可以说微调是对开放域任务的预训练模型进行训练，从而适应特定域任务。与从零开始训练网络相比，微调是一种低成本，高收...

**对时间序列模型进行优化1.首先将时序数据分解为趋势分量，季节周期分量和随机分量2.对趋势分量使用ARIMA模型进行拟合3.季节周期分量则使用历史同期分量4.随机分量则是使用历史同类的平均值进行预测5.使用面向对象的方式，构造模型的类，自动选取最优的模型参数**

引用激励数据，连接数据库jili表，jili这几个太难打了，下文用df代表激励数据（代码省略）之前在excel中用烂了的透视表，终于用python来实现了，其实主要是讲pivot_table里面的参数怎么使用，但书中讲的不是详细，还是要自己找一些文档或者视频辅助学习。

12345import pandas as pdimport numpy as nptrain_df =pd.read_csv('../datas/train.csv') # train settest_df = pd.read_csv('../datas/test.csv') # test setcombine = [train_df, test_df]

Source(侵删) {代码...}

使用队列，额外起一个进程处理队列，并发请求都放到队列中，由额外进程串行处理，并发问题就不存在了，但是要额外进程支持以及处理延迟严重，本文不先不讨论这种方法。

原文链接：[链接] 本文的目的是完成一个逻辑回归分析。使你对分析步骤和思维过程有一个基本概念。 {代码...} 这些数据来自一项正在进行的对镇居民的心血管研究。其目的是预测一个病人是否有未来10年的冠心病风险。该数据集包括以下内容。男性：0=女性；1=男性年龄。教育。1 = 高中以下；2 = 高中；3 = 大学或职业学校；4...

1.1 均匀分布初始化（uniform_）使值服从均匀分布 U(a,b)torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0)复制代码

人工智能就是让机器能像人一样进行思考，那么如何做到。一句话就是找规律，从大量的数据中寻找规律，然后通过这个寻找到的规律进行预测，所以影响人工智能发展的有三大要素：数据 算法 算力 人工智能的三大方向：计算机视觉、自然语言处理、机器人

我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接。

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据降维方法，它的主要思想是将高维数据降维到一个低维空间，同时保留尽可能多的原始数据的信息。